W zasadzie wątek, który pasjonuje mnie najbardziej w obszarze digital marketingu to segmentacja. Segmentacja, przeprowadzona rzetelnie to fundament dalszych działań, sprzedażowych czy marketingowych.
Niestety, my jako ludzie mamy swoje granice poznawcze i nawet największy ekspert nie będzie w stanie odkryć wzorców czy niuansów w danych o użytkownikach, które mogą się przyczynić do jeszcze lepszego podzielenia naszej grupy klientów.
Odpowiednia segmentacja jest KLUCZOWA:
77% of marketing ROI comes from segmented, targeted, and triggered campaigns
Tutaj właśnie pojawiają się modele AI, które są w stanie wnieść segmentacje na wyższy poziom. Brzmi świetnie – jak jest w praktyce?
Obietnica AI w segmentacji użytkowników
- Automatyzacja procesów podczas segmentacji: AI może automatyzować proste i powtarzalne zadania takie jak zbieranie danych i ich wstępne przetwarzanie. Obejmuje to czyszczenie danych, radzenie sobie z brakującymi wartościami i normalizację zestawów danych, które są niezbędne przed przystąpieniem do właściwej segmentacji. To całkowity time-saver dla analityków, gdzie 80% ich czasu to czyszczenie danych 🙁
- Znajdowanie wzorców w danych: AI, a w szczególności algorytmy uczenia maszynowego, mogą identyfikować skomplikowane wzorce w dużych zbiorach danych, które mogą nie być łatwo dostrzegalne dla człowieka. Prowadzi to do bardziej subtelnych segmentów opartych na różnorodnych zachowaniach i preferencjach użytkowników, które mogą nie być na pierwszy rzut oka oczywiste. Teoretycznie im bardziej dokładny segment tym lepiej.
- Segmentacja w czasie rzeczywistym: AI umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i segmentację, co pozwala na dynamiczne przejście danego użytkownika do innego segmentu – dzięki temu, komunikacja marki będzie zawsze relewantna dla odbiorców.
- Skalowalność: modele mogą obsługiwać ogromne ilości danych (oczywiste) i rozwijać się wraz z potrzebami firmy. Ta skalowalność jest kluczowa dla firm, które zamierzają rozszerzać swój zasięg oraz ilość źródeł danych.
Jakie są wyzwania?
Co do zasady zgadzam się z tym że segmentacja z pomocą AI to przyszłość – na ten moment jednak musi być poprzedzona odpowiednią strategią oraz danymi wejściowymi. Szczegóły poniżej:
- Jakość danych: powiedzenie „garbage in, garbage out” jest szczególnie prawdziwe w kontekście AI. Jakość wyników zależy w dużym stopniu od jakości danych wejściowych. Dane używane do trenowania modeli AI muszą być reprezentatywne i wysokiej jakości.
- “Przejrzystość” pracy modeli: AI, zwłaszcza te modele (Unsupervised learning) które nie potrzebują warunków wejściowych od człowieka, mogą być nieprzejrzyste, czasem określane mianem “czarnych skrzynek”. Firmy muszą zmagać się z tym, że nie zawsze będą miały pełną kontrolę nad tworzonymi segmentami.
- Wymagania techniczne i zasobowe: Wdrożenie AI do segmentacji użytkowników wymaga ZASOBÓW (wiedzy, personelu, finansów). Małe firmy mogą mieć po prostu problem z takim progiem wejścia. Oczywiście półśrodkiem jest wykorzystanie już gotowych narzędzi np. CDP (customer data platform), które już teraz posiadają kompotenty AI do segmentacji.
- Prawo: Wraz ze wzrostem wykorzystania AI, przepisy dotyczące ochrony danych osobowych, takie jak GDPR w Europie, stały się bardziej rygorystyczne. Firmy muszą upewnić się, że wykorzystywane modele są zgodne z przepisami, które regulują sposób zbierania, przetwarzania i przechowywania danych użytkowników.
Jako organizacje skorzystają z wykorzystania AI w segmentacji?
Duże przedsiębiorstwa / Średnie firmy z dużymi aspiracjami wzrostu: firmy te zazwyczaj mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych użytkowników gromadzonych za pośrednictwem różnych kanałów. Segmentacja oparta na sztucznej inteligencji może pomóc w efektywnym zarządzaniu i analizowaniu tych danych – będzie wartością dodaną do już istniejacej segmentacji lub zaproponuję kompletnie inne podejście do segmentacji. Na przykład międzynarodowa platforma e-commerce obsługująca miliony interakcji z klientami dziennie skorzystałaby ze sztucznej inteligencji do segmentacji użytkowników na podstawie nawyków zakupowych, danych demograficznych i zachowań związanych z przeglądaniem.
